MATLAB混沌时间序列动态特征分析与预测仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现混沌时间序列的多维度特征提取与预测仿真。通过时间延迟计算、关联维分析和Lyapunov指数判别稳定性，结合相空间重构技术构建预测模型，并提供直观的可视化模块展示动态特征与预测结果。

详 情 说 明

混沌时间序列动态特征分析与预测仿真系统

项目介绍

本项目是一个专门针对混沌时间序列进行动态特征分析与预测的仿真系统。系统集成了相空间重构、非线性特征量计算和高精度预测等核心功能，能够对复杂非线性系统中的混沌行为进行量化分析与趋势预测。通过多维特征提取和可视化展示，为研究者提供直观的混沌特性分析工具。

功能特性

• 多维度特征提取：基于相空间重构理论，自动计算时间延迟、关联维数和Lyapunov指数等关键混沌特征参数
• 智能预测建模：采用局部线性预测与神经网络预测相结合的方法，实现混沌序列的多步超前预测
• 全面可视化分析：提供混沌吸引子三维形态展示、预测误差分布分析及特征参数收敛过程可视化
• 灵活参数配置：支持嵌入维数、时间延迟、采样点数等关键参数的可配置设置
• 标准化评估体系：输出RMSE、MAE、预测相关性系数等标准化预测性能指标

使用方法

1. 数据准备：准备单变量混沌时间序列数据（txt/csv格式），支持Lorenz系统、Mackey-Glass方程等典型混沌系统生成数据
2. 参数设置：配置嵌入维数范围（默认3-10）、时间延迟阈值、采样点数（默认1000-10000点）
3. 预测配置：设置预测步长（1-50步）、邻域半径比例（0.01-0.1）
4. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成特征提取和预测分析
5. 结果查看：查看生成的特征参数报表和预测性能指标，分析可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间
• 支持操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、相空间重构参数计算、非线性特征量分析、混沌序列预测建模以及结果可视化输出。该文件实现了从原始时间序列输入到完整分析报告生成的一站式处理，协调调用各功能模块完成混沌特性的全面分析。